简介
Deep Lake 是一个为深度学习与 LLM 应用设计的数据库，优化了存储与检索向量、多模态数据（图像、视频、音频、文本等）以及数据版本控制与流式加载，便于在训练与推理阶段管理大规模数据集。
主要特性
- 支持多云存储（S3、GCP、Azure）与本地使用场景。
- 原生向量与多模态数据支持，集成可视化与 App 平台以便快速浏览数据集。
- 与主流工具集成：LangChain、LlamaIndex、PyTorch/TensorFlow 数据加载、Qdrant 等向量后端。
- 数据版本管理与流式训练支持，适合大规模训练与数据流水线。
使用场景
- 构建 LLM 的向量存储与检索层（RAG 应用）。
- 管理与共享大型图像/视频/音频数据集以供训练与实验。
- 在企业或研究环境中进行数据可视化、版本控制与协作。
技术特点
- 以 Python 实现（仓库语言以 Python 为主），提供丰富的 API 与教程。
- 提供文档与示例（https://docs.deeplake.ai/）以及 Deep Lake App 用于数据浏览。
- 采用 Apache-2.0 许可证，社区活跃并持续发布更新。